SafeStreamingFlow：让采样动态与执行动态对齐的安全流式规划

论文提出 SafeStreamingFlow，一种目标条件规划器，通过将学习到的状态向量场与分层状态预测顺序结合，使流采样动态与系统执行动态对齐，并仅对已执行步骤用高阶控制障碍函数施加安全约束。在导航、竞速与运动控制基准上，SafeStreamingFlow 相比现有方法降低规划延迟、提升安全性，同时保持有竞争力的目标到达成功率。论文已被第 10 届机器人学习会议（CoRL 2026）接收。